Искусственный интеллект улучшает классическую микроскопию для проверки состояния почвы на фермах — СМИ

Американские исследователи разрабатывают микроскоп, основанный на искусственном интеллекте. Это может проверить состояние почвы быстрее, дешевле и доступно для фермеров и землевладельцев по всему миру. Об этом пишет Unn со ссылкой на pys.org.

Подробности

Исследователи из Техасского университета в Сан -Антонио, США, успешно объединили недорогую оптическую микроскопию с обучением машины для измерения присутствия и количества грибов в образцах почвы. Их технология на ранней стадии проверки концепции будет представлена ​​на конференции Goldshmidt в Праге в среду, 9 июля.

Определение размера и разнообразия почвенных грибов может предоставить ценную информацию о здоровье и фертильности почвы, поскольку грибы играют важную роль в биогеохимическом цикле питательных веществ, поддержании воды и росте растений.

С помощью этих знаний фермеры могут оптимизировать производство сельскохозяйственных культур и устойчивое развитие, принимая звуковые решения по управлению почвой, включая удобрения, орошение и выращивание почвы.

Оптические микроскопы являются самой старой конструкцией микроскопа и уже давно используются для выявления и выявления крошечных организмов в почве. Другие формы методов использования в почве, таких как фосфолипидные жирные кислоты и анализ ДНК, для идентификации организмов или для измерения присутствия химических веществ, таких как азот, фосфор и калий.

Ведущие европейские бизнес -менеджеры просят ЕС приостановить закон о искусственном интеллекте 03.07.25, 13:33 • 5564 просмотров

Хотя эти современные методы являются мощными, они обычно дороги или просто подчеркивают химический состав, часто не принимая во внимание всю биологическую сложность почвенных экосистем.

Алек Грейвс из Техасского университета в Колледже наук Сан -Антонио, США, представляет исследования на конференции Goldshmidt на этой неделе.

Современные формы биологического анализа почвы ограничены, что требует либо дорогостоящего лабораторного оборудования для измерения молекулярного состава, либо эксперта по визуальной идентификации организмов с использованием лабораторных микроскопов. Сложное испытание почвы не широко доступно для фермеров и землевладельцев, которым необходимо понять, как сельскохозяйственная практика влияет на здоровье почвы. Используя алгоритмы машинного обучения и оптический микроскоп, мы создаем недорогое решение для тестирования почвы, которое снижает необходимые затраты на рабочую силу и опыт, давая более полную картину биологии почвы 

Грейвз объяснил.

На ранней стадии разработки исследователи создали и протестировали алгоритм машинного обучения для обнаружения грибковой биомассы в образцах почвы, в том числе в специальном программном обеспечении для маркировки изображений микроскопа. Это было создано с использованием набора данных из нескольких тысяч изображений грибов из почв по всему южному центральному Техасу. Программное обеспечение работает только с 100-кратным и в 400 раз общее увеличение микроскопа, доступное во многих доступных микроскопах, в том числе в школьных лабораториях.

Наша техника анализирует видео образца почвы, разбивает его на изображения и использует нейронную сеть для идентификации и количественной оценки грибов. Наше тестирование уже может обнаружить грибковые нити в разбавленных образцах и оценивать грибную биомассу

Грейвз говорит.

Теперь команда работает над тем, чтобы интегрировать свою технику в мобильную роботизированную платформу для обнаружения грибов в почве. Система будет объединять образцы, микрофотографию и анализ в одном устройстве. Они стремятся создать полностью разработанное устройство для тестирования в течение следующих двух лет.

Исследование возглавляет профессор Саугата Датта, директор Института устойчивого развития и политики водных ресурсов в UTSA. Детали алгоритма машин должны быть опубликованы в рецензированном журнале в конце этого года.

Добавление

Google расширил искусственный интеллект в рабочей области, интегрируя гем -индивидуальные помощники на основе Google Gemini. Они доступны в Gmail, документах, диске, таблицах и слайдах, что позволяет пользователям программировать их для различных задач.

 Пистолет

Подписаться
Уведомить о
guest

0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Подписаться
Уведомить о
guest

0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x